Mask R-CNN报错：module 'keras.engine' has no attribute 'Layer'，如何解决？

wufei123 2025-03-01 阅读:37 评论:0

Mask R-CNN框架报错“module 'keras.engine' has no attribute 'Layer'”的解决方案。该错误提示表明你的代码使用了过时的Keras版本。 keras.engine.Layer 在较新的...

mask r-cnn报错：module 'keras.engine' has no attribute 'layer'，如何解决？

Mask R-CNN框架报错“module 'keras.engine' has no attribute 'Layer'”的解决方案。

该错误提示表明你的代码使用了过时的Keras版本。 keras.engine.Layer 在较新的Keras版本中已被修改或移除。 Mask R-CNN的mrcnn.model 文件中的ProposalLayer 类依赖于旧版Keras的Layer 类，导致版本不兼容。

解决方法：

问题根源在于Keras版本冲突。 mrcnn.model 依赖于特定版本的Keras，而你的当前环境中的Keras版本与之不匹配。

推荐解决方案：创建虚拟环境并安装兼容的Keras版本。直接使用pip install keras==X.X.X (将X.X.X替换为目标版本号) 可能会因为依赖冲突而导致其他问题。因此，最佳实践是：

创建虚拟环境: 使用virtualenv 或 conda 创建一个新的虚拟环境，隔离项目依赖，避免版本冲突。
安装兼容的Keras版本: 在虚拟环境中，安装与Mask R-CNN代码兼容的Keras版本。这通常是TensorFlow 1.x 对应的Keras版本，因为Mask R-CNN的原始实现通常基于TensorFlow 1.x及其对应的Keras版本。你需要查阅Mask R-CNN项目的文档或代码注释，以确定其所需的Keras版本。
安装其他依赖: 安装Mask R-CNN运行所需的其它库，确保所有依赖项版本兼容。

通过这种方法，你可以确保项目运行在正确的Keras版本下，避免因版本冲突导致的错误。

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